L'industrialisation du code du projet de Data Science n'est qu'une étape parmi d'autres pour réaliser la mise en production du système et le faire évoluer. En effet, une fois ce premier pas franchi, il s'agira alors de mettre en place un mécanisme d'orchestration, mais aussi d'être capable de déployer régulièrement, et de suivre le comportement du système sur la durée.
Aujourd'hui encore, trop de modèles de Machine Learning ne sont pas déployés en production et demeurent dans les data labs. Une solution à ce problème consiste à réunir les équipes de data science et d'informatique autour du concept de MLOps.
Tout au long de cette formation, vous profiterez de la riche expérience de nos consultants-formateurs pour mettre en œuvre les pratiques de la Data Science en production.
Vous vous approprierez les outils et le processus transversal, collaboratif et itératif MLOps pour réduire le délai de votre mise sur le marché tout en améliorant continuellement la valeur ajoutée pour vos utilisateurs. Le MLOps prend notamment en charge l'intégration continue, ainsi que le déploiement rapide et reproductible des modèles.
Aujourd'hui encore, trop de modèles de Machine Learning ne sont pas déployés en production et demeurent dans les data labs. Une solution à ce problème consiste à réunir les équipes de data science et d'informatique autour du concept de MLOps.
Tout au long de cette formation, vous profiterez de la riche expérience de nos consultants-formateurs pour mettre en œuvre les pratiques de la Data Science en production.
Vous vous approprierez les outils et le processus transversal, collaboratif et itératif MLOps pour réduire le délai de votre mise sur le marché tout en améliorant continuellement la valeur ajoutée pour vos utilisateurs. Le MLOps prend notamment en charge l'intégration continue, ainsi que le déploiement rapide et reproductible des modèles.